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Enregistrement W2896097521 · doi:10.1111/cid.12677

Clinical aspects and polymorphisms in the <i>LTA</i>, <i>TNFA</i>, <i>LTB</i> genes and association with dental implant loss

2018· article· en· W2896097521 sur OpenAlexvenueno aff
Rita de Cassia Broker, Andrea Duarte Doetzer, Cleber Machado‐Souza, Fabiano Alvim‐Pereira, Claudia Cristina Alvim‐Pereira, Paula Cristina Trevilatto

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDental implantImplantSalivaDentistryMedicineSingle-nucleotide polymorphismTooth lossGeneGenotypeInternal medicineSurgeryBiologyGeneticsOral health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study shows the relationship between host factors and environmental factors in the influence of susceptibility to loss of dental implants. PURPOSE: The aim of this study was to investigate the association of clinical aspects and tag SNPs of the genes LTA, TNFA, and LTB with dental implant loss. MATERIALS AND METHODS: The subjects consisted of 244 patients, divided into two groups: control group (C)-163 individuals who did not lose any implants, being in function for at least 6 months; and study group (S)-81 individuals who had lost at least one implant. DNA was collected from saliva, and the genotypes were determined by real time PCR. Univariate and multivariate analysis were employed p < .05. RESULTS: After multivariate analysis, dental implant loss remained associated with the presence of teeth (p = .011), a larger amount of placed implants (p = .001), and allelle C of rs2009658 of the LTA gene (p = .006). For the other tag SNPs of these studied genes, there was no association between the groups C and S with dental implants loss. CONCLUSION: Presence of teeth, number of placed implants and allele C of rs2009658 of LTA gene were associated with implant loss.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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